大数据挖掘的特点有哪些？-科压科技

一、大数据挖掘的特点有哪些？

①基于大量数据

并不是说在小数据上不可进行数据挖掘，实际上大多数的算法均可在小数据上运行并得到结果。只不过，小数据量完全可以通过人工分析来总结规律，再者，小数据量在大多数情况下是无法反映出普遍性的。

②非平凡性

所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识绝非那么简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。

③隐含性

数据挖掘的意义就是要深层次挖掘隐藏在数据内部的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中常用的BI工具，如报表和OLAP是完全可以让用户找出相关信息的。

④新奇性

经过数据挖掘出来的知识应该是以前未知的，因为只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

⑤价值性

数据挖掘出来的结果必须是能给企业带来直接的或间接的效益。虽然有时候，在一些数据挖掘项目中，或因缺乏明确的业务目标，或因数据质量的不足，或因挖掘人员的经验不足等因素，均会导致挖掘效果不佳或者说完全没有效果。但那仅仅只是一部分，依旧有大量的成功案例在不断证明着数据挖掘是的确可以变成提升效益的利器的。

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二、数据挖掘十大算法？

1、蒙特卡罗算法

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

4、图论算法

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法

7、网格算法和穷举法

8、一些连续离散化方法

9、数值分析算法

10、图象处理算法

三、数据挖掘和数据抽取的区别？

1.定义不同，数据挖掘也称为数据库中的知识发现。数据提取是用运技术从在线资源中提取数据（有时是非结构化的或结构不良的）到集中存储位置以供使用进一步处理。

2.处理过程不同，数据挖掘的作用是在数据中发现和理解新的和看不见的知识，并从中确定一个价值。数据的抽取过程不包括处理或分析。这些是在数据存储之后完成的。

四、数据挖掘的数据来源有哪些？

你好，数据挖掘的数据来源包括但不限于以下几种：

1. 数据库：包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。

2. 网络数据：包括互联网上的各种网站、应用程序等收集到的数据，例如社交媒体、电子邮件、新闻等。

3. 传感器数据：包括温度、湿度、气压等环境参数、GPS定位数据、心率、脑电波等生物参数等。

4. 文本数据：包括电子邮件、新闻报道、社交媒体、博客、论坛等文本信息。

5. 图像数据：包括照片、视频、医学影像等。

6. 音频数据：包括语音、音乐、环境声音等。

7. 其他数据：包括传感器数据、交易记录、物流数据、客户行为数据等。

五、数据挖掘的内涵？

数据挖掘就是从大量繁杂的数据中获取隐含中其中的信息，比如说对顾客分类，聚类，欺诈甄别，潜在顾客识别等，现在应用领域很广的，设计了，零售，金融，银行，医疗，政府决策，企业财务，商业决策

六、数据挖掘的目标？

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含的、人们事先未知的、但又潜在有用的信息和知识的非平凡过程。

数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括计算智能、机器学习、模式识别、信息检索、数理统计、数据库等相关技术，在商务管理、生产控制、市场分析、科学探索等许多领域具有广泛的应用价值。

20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段；

即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据；

并且数据量也越来越大。数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。

信息爆炸时代，海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离和有用知识的丢失。

因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。

但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。

正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。

七、数据挖掘的别称？

计算机科学

数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

基本信息

中文名

数据挖掘

别名

资料探勘

数据采矿

外文名

Data mining